Cosa sono i big data?

Sebbene le organizzazioni aziendali raccolgano dati da tempo, l'arrivo di internet e di altre tecnologie connesse ha aumentato significativamente il volume e la varietà di dati disponibili, dando vita al concetto di "big data".

Oggi le aziende raccolgono grandi quantità di dati (nell'ordine di terabyte o petabyte) su tutto, dalle transazioni dei clienti alle impressioni sui social media, dai processi interni alle ricerche proprietarie.

Negli ultimi dieci anni, queste informazioni hanno alimentato la trasformazione digitale in tutti i settori. I big data, infatti, si sono guadagnati il soprannome di "nuovo petrolio" per il loro ruolo di motore della crescita e dell'innovazione del business.

La data science e, più specificatamente, l'analytics dei big data aiuta le organizzazioni a dare un senso ai grandi e diversificati set di dati dei big data. In questi campi si utilizzano strumenti avanzati come l'apprendimento automatico per scoprire modelli, estrarre insight e prevedere risultati. 

Negli ultimi anni, l'ascesa dell' intelligenza artificiale (AI) e dell'apprendimento automatico ha ulteriormente aumentato l'attenzione sui big data. Questi sistemi si basano su set di dati di grandi dimensioni e di alta qualità per addestrare modelli e migliorare gli algoritmi predittivi.

I dati tradizionali e i big data differiscono principalmente nei tipi di dati coinvolti, nella quantità di dati gestiti e negli strumenti necessari per analizzarli.

I dati tradizionali consistono principalmente in dati strutturati memorizzati in database relazionali. Questi database organizzano i dati in tabelle chiaramente definite, facilitando l'esecuzione di query tramite strumenti standard come SQL. L'analytics tradizionale dei dati in genere implica metodi statistici ed è adatta per set di dati con formati prevedibili e dimensioni relativamente piccole.

I big data, invece, abbracciano set di dati massicci in vari formati, inclusi dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati. Questa complessità richiede approcci analitici avanzati, come machine learning, data mining e visualizzazione dei dati, per estrarre insight significativi. L'enorme volume dei big data richiede anche sistemi di elaborazione distribuiti per gestire i dati in modo efficiente su larga scala. 

Le "V dei Big Data", volume, velocità, varietà, veridicità e valore, sono le cinque caratteristiche che rendono i big data unici rispetto ad altri tipi di dati. Questi attributi spiegano in che modo i big data differiscono dai set di dati tradizionali e cosa è necessario per gestirli in modo efficace. 

I big data sono "grandi" perché sono in quantità maggiore. L'enorme quantità di dati generati oggi, da app web, dispositivi Internet of Things (IoT) , record delle transazioni e altro, può essere difficile da gestire per qualsiasi organizzazione. I tradizionali sistemi di data storage e trattamento dei dati spesso faticano a gestire i data su larga scala.

Le soluzioni per i big data, incluso lo storage basato sul cloud, possono aiutare le organizzazioni a memorizzare e gestire questi set di dati sempre più grandi e a garantire che informazioni preziose non vadano perse a causa dei limiti di storage.

La velocità è la rapidità con cui i dati fluiscono in un sistema e i big data vengono trasferiti rapidamente.

Oggi, i dati arrivano più velocemente che mai, dagli aggiornamenti in tempo reale dei social ai record di trading azionario ad alta frequenza. Questo rapido afflusso di dati offre opportunità di insight tempestivi che supportano un processo decisionale rapido. Per gestire questa situazione, le organizzazioni utilizzano strumenti come framework di elaborazione degli stream e sistemi in-memory per acquisire, analizzare e agire sui dati quasi in tempo reale.

La varietà indica i numerosi formati diversi che i big data possono assumere.

Oltre ai dati strutturati tradizionali, i big data possono includere dati non strutturati, come testo in formato libero, immagini e video. Possono includere anche dati semistrutturati, come file JSON e XML, che hanno alcune proprietà organizzative ma non uno schema rigoroso.

La gestione di questa varietà richiede soluzioni flessibili come database NoSQL e data lake con framework schema-on-read, che possono memorizzare e integrare più formati di dati per un'analisi dei dati più completa. 

La veridicità si riferisce all'accuratezza e all'affidabilità dei dati. Poiché i big data sono costituiti da quantità così grandi e da varie fonti, possono contenere rumori o errori, il che può portare a un processo decisionale errato.

I big data richiedono alle organizzazioni di implementare processi per garantire la qualità e l'accuratezza dei dati. Le organizzazioni utilizzano spesso strumenti di pulizia, convalida e verifica dei dati per filtrare le imprecisioni e migliorare la qualità delle loro analisi.

Il valore si riferisce ai benefici reali che le organizzazioni possono ottenere dai big data. Questi benefici includono tutto, dall'ottimizzazione delle operazioni aziendali all'identificazione di nuove opportunità di marketing. L'analisi dei big data è fondamentale per questo processo, che spesso si affida ad analytics avanzate, machine learning e AI per trasformare le informazioni grezze in insight attuabili.

Il termine "big data" è spesso usato in modo ampio, creando ambiguità sul suo significato esatto.

I big data non sono solo enormi quantità di informazioni. Si tratta piuttosto di un ecosistema intricato di tecnologie, metodologie e processi utilizzati per acquisire, memorizzare, gestire e analizzare vasti volumi di dati diversi.

Il concetto di big data è emerso per la prima volta a metà degli anni '90, quando i progressi delle tecnologie digitali hanno fatto sì che le organizzazioni iniziassero a produrre dati a ritmi senza precedenti. Inizialmente, questi set di dati erano più piccoli, in genere strutturati e memorizzati in formati tradizionali.

È stato con la crescita di internet e la diffusione della connettività digitale che sono nati i veri big data. L'esplosione di nuove fonti di dati, come transazioni online, interazioni sui social media, telefoni cellulari e dispositivi IoT, ha creato un bacino di informazioni in rapida crescita.

Questo aumento della varietà e del volume dei dati ha spinto le organizzazioni a trovare nuovi modi per elaborarli e gestirli in modo efficiente. Le prime soluzioni come Hadoop hanno introdotto il trattamento distribuito dei dati, in cui i dati vengono memorizzati su più server, o cluster, anziché su un unico sistema.

Questo approccio distribuito consente l'elaborazione parallela, il che significa che le organizzazioni possono elaborare set di dati in maniera più efficiente dividendo il workload tra i cluster, ed è ancora fondamentale tutt'oggi.

Strumenti più recenti come Apache Spark, l'analytics engine open source, hanno introdotto l'elaborazione in-memory. Ciò consente di elaborare i dati direttamente nella memoria principale (RAM) del sistema per tempi di elaborazione molto più rapidi rispetto alla lettura tradizionale dello storage.

Con l'aumento del volume dei big data, le organizzazioni hanno cercato anche nuove soluzioni di storage. I data lake sono diventati fondamentali come repository scalabili per dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati, offrendo una soluzione di storage flessibile senza richiedere schemi predefiniti (vedere "Storage di big data" di seguito per maggiori informazioni).

Il cloud computing è emerso anche per rivoluzionare l'ecosistema dei big data. I principali provider di cloud hanno iniziato a offrire opzioni di storage scalabili ed economiche.

Le organizzazioni potrebbero evitare l'investimento significativo richiesto per l'hardware on-premise. Al suo posto, potrebbero ridimensionare il data storage e la potenza di elaborazione verso l'alto o verso il basso a seconda delle necessità, pagando solo per le risorse utilizzate. 

Questa flessibilità ha democratizzato l'accesso alla data science e all'analytics, rendendo gli insight disponibili per le organizzazioni di tutte le dimensioni, non solo per le grandi imprese con budget IT.

Il risultato è che i big data sono ora un asset fondamentale per le organizzazioni di vari settori, che guidano iniziative di business intelligence, intelligenza artificiale e machine learning.

La gestione dei big data è il processo sistematico di raccolta, trattamento e analisi dei dati che le organizzazioni utilizzano per trasformare i dati non elaborati in insight fruibili.

Al centro di questo processo si trova l'ingegneria dei dati, che assicura che le pipeline di dati, i sistemi di storage e le integrazioni possano funzionare in modo efficiente e su larga scala.

Questa fase prevede l'acquisizione di grandi volumi di informazioni provenienti da varie fonti, che costituiscono i big data.

Per gestire la velocità e la diversità dei dati in entrata, le organizzazioni si affidano spesso a tecnologie e processi specializzati nei big data, come Apache Kafka per il data streaming in tempo reale e Apache NiFi per l'automazione del flusso di dati.

Questi strumenti aiutano le organizzazioni a raccogliere dati da più fonti, in flussi in tempo reale o in batch periodici, e ad assicurarsi che rimangano accurati e coerenti durante il trasferimento attraverso la pipeline di dati.

Man mano che i dati fluiscono in ambienti strutturati di storage ed elaborazione, gli strumenti di integrazione dei dati possono anche aiutare a unificare i set di dati provenienti da diverse fonti, creando una visione unica e completa che supporti l'analisi.

Questa fase prevede anche l'acquisizione di metadati, informazioni sull'origine, il formato e altre caratteristiche dei dati. I metadati possono fornire un contesto essenziale per la futura organizzazione ed elaborazione dei dati.

In questa fase è essenziale mantenere una elevata qualità dei dati. I set di dati di grandi dimensioni possono essere soggetti a errori e imprecisioni che potrebbero influire sull'affidabilità dei futuri insight. Le procedure di convalida e pulizia, come la convalida e la deduplicazione degli schemi, possono aiutare a correggere gli errori, risolvere le incongruenze e completare le informazioni mancanti.

Una volta raccolti, i dati devono essere memorizzati da qualche parte. Le tre principali soluzioni di storage per i big data sono data lake, data warehouse e data lakehouse.

I data lake sono ambienti di storage a basso costo progettati per gestire enormi quantità di dati grezzi strutturati e non strutturati. I data lake in genere non puliscono, convalidano o normalizzano i dati. Al contrario, memorizzano i dati nel loro formato nativo, il che significa che possono ospitare molti tipi diversi di dati e sono in grado di scalare facilmente.

I data lake sono ideali per le applicazioni in cui il volume, la varietà e la velocità dei big data sono elevati e le prestazioni in tempo reale sono meno importanti. Sono comunemente utilizzati per supportare l'addestramento dell'AI, l'apprendimento automatico e l'analytics dei big data. I data lake possono anche fungere da spazi di storage generici per tutti i big data, che possono essere trasferiti dal data lake a diverse applicazioni secondo le necessità.

I data warehouse aggregano i dati provenienti da più fonti in uno storage dei dati unico, centrale e coerente. Inoltre, puliscono i dati e li preparano in modo che siano pronti per l'uso, spesso trasformandoli in un formato relazionale. I data warehouse sono progettati per supportare le attività di analytics, business intelligence e data science.

Poiché i magazzini applicano uno schema rigoroso, i costi di storage possono essere elevati. Invece di essere una soluzione generica di data storage, i data warehouse vengono utilizzati principalmente per rendere prontamente disponibili alcuni sottoinsiemi di big data agli utenti business per la BI e l'analisi.

I data lakehouse combinano la flessibilità dei data lake con la struttura e le funzionalità di query dei data warehouse, consentendo alle organizzazioni di sfruttare il meglio di entrambi i tipi di soluzione in una piattaforma unificata. I lakehouse sono uno sviluppo relativamente recente, ma stanno diventando sempre più popolari perché eliminano la necessità di mantenere due sistemi di dati eterogenei.

La scelta tra data lake, data warehouse e data lakehouse dipende dal tipo e dallo scopo dei dati, nonché dalle esigenze aziendali in termini di dati. I data lake eccellono in termini di flessibilità e di economicità di storage, mentre i data warehouse consentono query più rapide ed efficienti. I data lakehouse combinano le caratteristiche delle due tipologie, ma possono essere complessi da configurare e gestire.

Molte organizzazioni utilizzano due o tutte e tre queste soluzioni in combinazione. Ad esempio, una banca potrebbe utilizzare un data lake per memorizzare i record delle transazioni e i dati grezzi dei clienti, e utilizzare invece un data warehouse per supportare un rapido accesso ai riepiloghi finanziari e ai report normativi.

L'analytics dei big data consiste nei processi utilizzati dalle organizzazioni per ricavare valore dai propri big data. Prevede l'utilizzo di strumenti di machine learning, data mining e analisi statistica per identificare modelli, correlazioni e tendenze all'interno di set di dati di grandi dimensioni.

Con l'analytics dei big data, le aziende possono utilizzare grandi quantità di informazioni per scoprire nuovi insight e ottenere un vantaggio competitivo. Ciò significa che possono andare oltre il reporting tradizionale per ottenere insight predittivi e prescrittivi. 

Ad esempio, l'analisi dei dati provenienti da diverse fonti può aiutare un'organizzazione a prendere decisioni aziendali proattive, come consigli personalizzati sui prodotti e soluzioni sanitarie su misura.

In definitiva, decisioni come queste possono migliorare la soddisfazione dei clienti, aumentare i ricavi e promuovere l'innovazione.

Le organizzazioni possono utilizzare una serie di strumenti di trattamento dei dati per trasformare i dati non elaborati in insight preziosi. 

Le tre principali tecnologie di big data utilizzate per il trattamento dei dati includono: 

• Hadoop
• Apache Spark
• Database NoSQL

Hadoop è un framework open-source che consente lo storage distribuito e l'elaborazione di grandi set di dati attraverso cluster di computer. Questo framework consente all' Hadoop Distributed File System (HDFS) di gestire in modo efficiente grandi quantità di dati.

La scalabilità di Hadoop lo rende ideale per le organizzazioni che devono elaborare enormi set di dati con un budget limitato. Ad esempio, una compagnia telefonica potrebbe utilizzare Hadoop per elaborare e memorizzare i registri delle chiamate su server distribuiti per un'analisi delle prestazioni di rete più conveniente.

Apache Spark è noto per la sua velocità e semplicità, in particolare quando si tratta di analytics in tempo reale. Grazie alle sue funzionalità di elaborazione in-memory, eccelle nelle attività di data mining, analytics predittiva e data science. Le organizzazioni lo utilizzano in genere per le applicazioni che richiedono un trattamento rapido dei dati, come l'analytics dello streaming live.

Ad esempio, una piattaforma di streaming potrebbe utilizzare Spark per elaborare l'attività degli utenti in tempo reale, per monitorare le abitudini degli spettatori e fornire consigli istantanei.

I database NoSQL sono progettati per gestire dati non strutturati, il che li rende una scelta flessibile per le applicazioni di big data. A differenza dei database relazionali, le soluzioni NoSQL, come i database di documenti, valori chiave e grafici, possono scalare orizzontalmente. Questa flessibilità li rende critici per memorizzare dati che non rientrano perfettamente nelle tabelle.

Ad esempio, una società di e-commerce potrebbe utilizzare un database di documenti NoSQL per gestire e memorizzare le descrizioni dei prodotti, le immagini e le recensioni dei clienti.

I big data hanno trasformato il modo in cui le organizzazioni raccolgono insight e prendono decisioni strategiche.

Uno studio di Harvard Business Review ha rilevato che le aziende basate sui dati sono più redditizie e innovative delle loro simili.¹ Le organizzazioni che sfruttano efficacemente i big data e l'AI hanno registrato prestazioni superiori rispetto alle loro simili in metriche aziendali chiave, tra cui l'efficienza operativa (81% contro 58%), la crescita dei ricavi (77% contro 61%) e l'esperienza del cliente (77% contro 45%).

Di seguito sono riportati alcuni dei vantaggi e dei casi d'uso più significativi dei big data.

• Migliore processo decisionale: l'analisi di vasti set di dati consente alle organizzazioni di scoprire modelli e tendenze che portano a decisioni più informate. Ad esempio, una catena di alimentari può utilizzare i dati di vendita e le previsioni meteorologiche per prevedere la domanda di prodotti stagionali, aiutando a rifornire i negozi di conseguenza e ridurre gli sprechi.

• Esperienza del cliente migliorata: i big data consentono alle aziende di comprendere il comportamento dei clienti a un livello più granulare, aprendo la strada a interazioni più personalizzate. Ad esempio, l'analytics dei big data può aiutare a identificare i clienti che acquistano spesso prodotti per la cura della pelle di un marchio specifico. Il marchio può utilizzare queste informazioni per creare campagne di vendita a tempo limitato o offerte speciali su prodotti simili.

• Maggiore efficienza operativa: i dati in tempo reale consentono alle organizzazioni di semplificare le operazioni e ridurre gli sprechi. Nel settore manifatturiero, ad esempio, le organizzazioni possono analizzare i dati dei sensori in tempo reale per prevedere i guasti alle attrezzature prima che si verifichino. Questo processo, noto come manutenzione predittiva, può aiutare a prevenire i tempi di inattività e ridurre i costi di manutenzione.

• Sviluppo rapido del prodotto: i big data aiutano le aziende a rispondere alle esigenze dei clienti e a guidare i miglioramenti dei prodotti. Ad esempio, se più utenti segnalano che una funzione specifica di uno smartphone consuma la batteria troppo rapidamente, gli sviluppatori possono dare la priorità all'ottimizzazione di tale funzione nell'aggiornamento software successivo.

• Prezzi ottimizzati: i big data consentono alle organizzazioni di perfezionare le strategie di prezzo in base alle condizioni di mercato in tempo reale. Ad esempio, una compagnia aerea può utilizzare gli insight derivati dai big data per adeguare i prezzi dei biglietti in modo dinamico, rispondendo ai cambiamenti della domanda e ai prezzi della concorrenza.

• Miglioramento della gestione del rischio e del rilevamento delle frodi: i big data consentono alle organizzazioni di identificare e monitorare i rischi in modo proattivo. Le banche, ad esempio, analizzano i modelli di transazione per rilevare potenziali frodi. Se la carta di credito di un cliente viene utilizzata per un acquisto insolito di alto valore in un altro paese, la banca può segnalare la transazione e avvisare il cliente per una verifica.

• Innovazione sanitaria: gli operatori sanitari possono utilizzare i big data per interpretare le cartelle cliniche dei pazienti, le informazioni genetiche e i dati provenienti dai dispositivi indossabili. Ad esempio, un dispositivo per il monitoraggio continuo del glucosio di un paziente diabetico può monitorare i livelli di zucchero nel sangue in tempo reale, consentendo agli operatori sanitari di rilevare picchi o cali pericolosi e regolare le terapie di conseguenza. 

Sebbene i big data offrano un potenziale immenso, comportano anche sfide significative, soprattutto per quanto riguarda la scalabilità e la velocità.

Alcune delle sfide più grandi dei big data includono:

• Qualità dei dati e gestione: collegare i datapoint e mantenere i dati accurati può essere un'impresa complessa, soprattutto con l'enorme quantità di informazioni che arrivano costantemente da social media, dispositivi IoT e altre fonti. Ad esempio, un'azienda di logistica potrebbe incontrare difficoltà a integrare i dati GPS della sua flotta con il feedback dei clienti e l'inventario del magazzino per avere una visione precisa delle prestazioni di consegna.

• Scalabilità: man mano che la quantità di dati aumenta, per stare al passo le organizzazioni devono espandere i sistemi di storage ed elaborazione. Ad esempio, una piattaforma di streaming che analizza milioni di interazioni giornaliere con gli spettatori potrebbe dover aumentare costantemente la sua storage e potenza di calcolo per gestire la domanda. I cloud service possono offrire alternative più scalabili alle soluzioni on-premise, ma la gestione di volumi e velocità elevati di dati può ancora essere difficile.

• Privacy e sicurezza: normative come il GDPR e l'HIPAA richiedono rigorose misure di privacy dei dati e sicurezza, come rigidi controlli sugli accessi e crittografia per impedire l'accesso non autorizzato alle cartelle cliniche dei pazienti. Rispettare questi obblighi può essere arduo quando i set di dati sono enormi e in continua evoluzione.

• Complessità dell'integrazione: la combinazione di diversi tipi di dati da più fonti può essere tecnicamente impegnativa. Ad esempio, una catena di vendita al dettaglio potrebbe avere difficoltà a consolidare i record di vendita strutturati con recensioni dei clienti non strutturate e dati semi-strutturati dei fornitori per una visione completa delle prestazioni dei prodotti.

• Forza lavoro qualificata: Il lavoro sui big data richiede competenze specializzate in data science, ingegneria e analytics. Molte organizzazioni affrontano continue sfide nel trovare professionisti come analisti di dati e altri specialisti in grado di gestire e interpretare set di dati di grandi dimensioni. Ad esempio, un istituto finanziario potrebbe trovare difficoltà nell'assumere data scientist esperti sia nel machine learning che nella modellazione finanziaria per analizzare i dati delle transazioni e prevedere le tendenze del mercato.

Il 72% dei CEO con le migliori prestazioni concorda sul fatto che disporre dell'AI generativa più avanzata comporta un vantaggio competitivo. Un'AI all'avanguardia richiede, innanzitutto, grandi quantità di dati di alta qualità.

I sistemi di AI e i modelli di machine learning avanzati, come i Large Language Models (LLM), si basano su un processo chiamato deep learning.

Il deep learning utilizza set di dati estesi e senza etichetta per addestrare i modelli a eseguire attività complesse come il riconoscimento di immagini e voce. I big data forniscono il volume (grandi quantità di dati), la varietà (diversi tipi di dati) e la veridicità (qualità dei dati) necessari per il deep learning.

Con questa base, gli algoritmi di machine learning possono identificare modelli, sviluppare insight e consentire un processo decisionale predittivo per promuovere l'innovazione, migliorare le esperienze del cliente e mantenere un vantaggio competitivo.